ChatGPTで仕事の調べ物をするとき、
「普通に質問するのと、Deep Researchは何が違うの？」
と気になっていました。
通常のChatGPTでも、調べたいことをかなり詳しく整理できます。
では、わざわざDeep Researchを使うと何が変わるのでしょうか。
今回は、
「生成AIを使って、社内会議と議事録作成を効率化する方法」
という同じテーマについて、
・通常のChatGPT
・Deep Research
の両方で実際に調べて比較しました。
結論からいうと、
簡単に概要をつかむなら通常のChatGPTでも十分でした。
一方、Deep Researchでは、
・具体的な導入方法
・情報セキュリティ
・個人情報
・評価指標
・小規模導入の進め方
・導入判断
・参考資料や出典
までかなり深く整理されました。
今回のDeep Researchでは、最終的に26ページのレポートが作成されています。
「ちょっと調べたい」なら通常チャット。
「仕事で説明や検討に使えるところまで調べたい」ならDeep Research。
実際に使ってみて、この違いが一番分かりやすいと感じました。
※今回の通常チャット側の検証はChatGPT Plusを使用し、思考レベルを「高」に設定しています。
※Deep Researchの結果は2026年9月時点の情報を基に作成されたものです。AIサービスの仕様や料金、制度等は変更される可能性があるため、実際に利用する際は最新情報を確認してください。
- 今回は同じテーマで比較した
- 通常のChatGPTでもかなり詳しく調べられた
- Teams・Google Meet・Zoomなどの具体例も出た
- 通常チャットでも「AIに全部任せない」という結論だった
- Deep Researchで同じテーマを調べてみた
- Deep Researchは「できること」の説明がさらに具体的だった
- 通常チャットとの大きな違いは「深さ」だった
- 情報セキュリティと個人情報までかなり詳しく調べられた
- AIを導入するなら「まず小さく試す」方法まで出てきた
- 効果を数字で判断するところまで整理された
- 最後は「本当に導入するか」の判断基準まで出た
- Deep Researchは出典までかなりしっかり付いた
- 通常ChatGPTとDeep Researchを比較するとどうだった？
- Deep Researchが向いていると感じた仕事
- Deep Researchが向いていないと感じる場面
- 私ならこう使い分ける
- ChatGPTを仕事で使うなら、ほかにもいろいろ試せる
- 議事録作成も実際に試しています
- ChatGPT Plusが必要か迷っている方はこちら
- まとめ｜Deep Researchは「答えを聞く」より「調査を任せる」感覚に近かった
今回は同じテーマで比較した
比較するテーマは、
生成AIを使った社内会議と議事録作成の効率化
です。
通常のChatGPTには、次のように依頼しました。
生成AIを使って、社内会議と議事録作成を効率化する方法について調べてください。
次の内容を整理してください。
・どんな使い方ができるか
・期待できる効果
・導入するときの注意点
・情報セキュリティ面で気をつけること
・実際の仕事で始めるなら、どこから試すとよいか30〜50代の会社員にも分かるように説明してください。
Deep Researchでも基本的なテーマは同じにしました。
ただし、調査用として最後に、
可能な限り一次情報や公式情報を優先し、重要な内容には出典を付けてください。
という条件を追加しています。
プロンプトを大きく変えすぎず、
通常チャットとDeep Researchで、調査結果がどの程度変わるのか
を確認しました。
通常のChatGPTでもかなり詳しく調べられた
まずは通常のChatGPTです。
今回はPlusを使用し、思考レベルを「高」に設定しています。
結果を見ると、
「通常チャットだから簡単な答えしか出ない」
ということはありませんでした。
最初に、
「会議を文字起こし → AIで議事録のたたき台を作る → 人が確認して確定する」
という考え方が整理されました。
さらに、
・会議前の議題整理
・資料要約
・会議中の文字起こし
・要点整理
・議事録作成
・決定事項の整理
・タスク整理
・フォローメール作成
・過去会議の検索
など、会議前・会議中・会議後に分けて活用方法が示されました。
Teams・Google Meet・Zoomなどの具体例も出た
通常チャットでは、
Microsoft Teams
Google Meet
Zoom
などの具体的なサービスにも触れています。
例えば、
録音 → 文字起こし → 要約 → 議事録
という一連の作業を生成AIで効率化できることが整理されました。
単に、
「生成AIを使えば議事録が作れます」
だけではなく、
会議前から会議後まで、どこでAIを使えるか
を一覧で確認できたのは分かりやすかったです。
通常チャットでも「AIに全部任せない」という結論だった
通常チャットで印象的だったのが、
人の仕事を全部AIに任せるわけではない
という点です。
AIに、
・文字起こし
・整理
・文章化
などを任せ、
人は、
・判断
・確認
・議論
に時間を使う。
という考え方が示されました。
また、最初から全社導入するのではなく、
3か月程度、数人で試して効果を測る
といった提案もありました。
通常チャットでも、仕事で考えるための入口としてはかなり十分な内容でした。
Deep Researchで同じテーマを調べてみた
次にDeep Researchを使いました。
同じテーマを調べましたが、結果はかなり違いました。
最終的に作成されたレポートは、
26ページ
です。
冒頭には「エグゼクティブサマリ」があり、
単なる文字起こしではなく、
会議前の準備 → 会議中の記録 → 会議後の要約・ToDo化 → 検索・ナレッジ活用
までを一つの流れとして考えるべきだと整理されていました。
さらに、
AIがドラフトを作り、人が確認して正式な議事録にする
という「Human in the Loop」の考え方も示されています。
これは通常チャットでも近い考え方が出ていましたが、Deep Researchでは、その理由やリスクまで含めてかなり詳しく整理されました。
Deep Researchは「できること」の説明がさらに具体的だった
Deep Researchでは、
会議前
会議中
会議後
という流れだけでなく、
その後に議事録を検索し、社内ナレッジとして使うところまで説明されています。
例えば会議前なら、
過去の議事録から、
・前回決まったこと
・まだ終わっていない課題
・今回決めるべきこと
をAIに整理させる使い方です。
会議後は、
・要約
・決定事項
・担当者
・期限
・未決事項
などを構造化します。
Deep Researchのレポートでは、生成AIは長い会話を、
「誰が・何を・いつまでに」
という実務で使える形へ変換することが有効だと整理されていました。
ただし、担当者や期限が発言されていない場合は、
AIが勝手に推測しないようにする
という注意点も書かれていました。
通常チャットとの大きな違いは「深さ」だった
ここまで見ると、
「通常チャットでも同じような内容を出していたのでは？」
と思うかもしれません。
実際、そのとおりです。
通常チャットもかなり優秀でした。
今回感じた違いは、
答えられるかどうかではなく、どこまで深く掘るか
です。
通常チャットは、
「まず何を知ればよいか」
を短時間で整理するのに向いていました。
一方、Deep Researchは、
「実際に会社で導入するとしたら、何を確認する必要があるのか」
まで踏み込んでいます。
情報セキュリティと個人情報までかなり詳しく調べられた
特に違いを感じたのが、情報セキュリティです。
Deep Researchでは、
・個人情報
・機密情報
・アクセス権
・ログ
・保存期間
・AIによる学習利用
・法人向けサービスと個人向けサービスの違い
などが詳しく整理されました。
会議の文字起こしには、
氏名
所属
職位
取引先情報
発言内容
健康情報
人事情報
などが含まれる可能性があります。
そのため、
名前だけ消せば安全というわけではない
という指摘もありました。
さらに、
「ChatGPT」
「Gemini」
「Copilot」
というサービス名だけで判断せず、
実際にどのプラン・契約条件で利用するのかを確認する
必要があるという内容も整理されています。
AIを導入するなら「まず小さく試す」方法まで出てきた
Deep Researchでは、
「生成AIを使うと便利です」
だけで終わりませんでした。
実際に導入する場合のPoC、つまり小規模な試行方法まで提案されています。
今回のレポートでは、一例として、
・期間：6週間
・対象者：10〜20人
・対象会議：20〜30回
・会議種類：2〜3種類
というモデルが示されています。
進め方も、
第1週：対象会議やルールを決める
第2週：AIを使わない状態を測定
第3週：AI利用開始
第4週：継続利用・改善
第5週：精度や時間を測定
第6週：セキュリティや費用を確認
という形です。
ここで面白かったのが、
AI導入前の時間を最初に測っておく
という考え方です。
「なんとなく楽になった」
ではなく、
「議事録作成が34分から12分になった」
のように比較できる状態を作る。
仕事で導入を検討するなら、かなり実用的な考え方だと思いました。
効果を数字で判断するところまで整理された
Deep Researchでは、AIを導入した効果を測るKPIも整理されています。
例えば、
・議事録作成時間
・会議後処理時間
・決定事項の正確性
・アクション抽出
・情報検索時間
・利用者満足度
・セキュリティ
・費用
などです。
単純に、
「AIを使った」
ではなく、
AIを使って何が改善されたのか
で判断するという考え方です。
さらに、ROIについても、
「AIのライセンスが高いか安いか」
ではなく、
削減できる作業時間と人件費を比較する
という整理までされていました。
最後は「本当に導入するか」の判断基準まで出た
レポートの後半では、本格導入するかどうかを判断するための考え方も整理されています。
確認するのは、
・本当に時間は減ったか
・重要情報を正しく取れるか
・社員は使いたいと思うか
・セキュリティ上許容できるか
・費用に見合うか
という5つです。
個人的に印象に残ったのは、
「精度95％だから安全」と考えてはいけない
という考え方です。
例えば100件のうち5件を間違えたとしても、
その1件が、
価格
納期
契約条件
など重要な内容であれば、大きな問題になります。
平均の正確性だけではなく、
重大な間違いがないかを見る必要がある
という点は、AIを仕事で使ううえで重要だと感じました。
Deep Researchは出典までかなりしっかり付いた
今回、Deep Researchを使って一番違いを感じた部分の一つが、
参考資料と出典
です。
レポートでは、
・経済産業省・総務省
・個人情報保護委員会
・IPA
・Japan AISI
・ISO
・Microsoft
・Google
・OpenAI
・Zoom
などの一次情報・公式情報が参照されていました。
通常チャットでも今回、MicrosoftやIPAなどの情報を参照して回答していました。
そのため、
通常チャット＝出典なし、Deep Research＝出典あり
という単純な違いではありません。
今回感じた違いは、
Deep Researchの方が複数の情報源をまとめ、レポート全体の根拠として体系的に整理していたこと
です。
通常ChatGPTとDeep Researchを比較するとどうだった？
今回の結果を簡単に整理すると、こんな違いでした。
| 比較項目 | 通常ChatGPT | Deep Research |
|---|---|---|
| 概要をつかむ | 十分できる | できる |
| 読みやすさ | コンパクト | 情報量がかなり多い |
| 活用方法 | 具体的 | かなり具体的 |
| 注意点 | 整理できる | 深く掘り下げる |
| セキュリティ | 基本を確認できる | 個人情報・権限・ログ・保存まで詳しい |
| 導入方法 | 小規模導入を提案 | PoC設計まで具体化 |
| 評価方法 | 基本的な考え方 | KPI・ROIまで整理 |
| 出典 | 付く場合もある | レポート全体で体系的 |
| 向いている用途 | 手早い調査 | 本格的な調査・検討資料 |
今回の比較では、
通常チャットでも思っていた以上に調べられました。
そのため、ちょっとした調べ物なら、最初からDeep Researchを使わなくてもよいと思います。
Deep Researchが向いていると感じた仕事
今回使ってみて、Deep Researchが特に向いていると感じたのは、
・新しいサービスや制度について詳しく調べる
・複数の情報源を比較する
・上司や社内へ説明する材料を集める
・導入前の調査をする
・メリットだけでなくリスクまで確認する
・出典を確認しながら資料を作る
といった仕事です。
例えば、
「このAIサービスは便利？」
くらいなら通常チャットでも十分です。
一方、
「会社で導入する場合、効果・リスク・費用・セキュリティを含めて検討したい」
となると、Deep Researchの強みが出てきます。
Deep Researchが向いていないと感じる場面
逆に、
・簡単な意味を知りたい
・メールを作りたい
・文章を直したい
・ちょっとした疑問を確認したい
という場合は、Deep Researchまで使う必要はないと思います。
今回のレポートは26ページありました。
詳しいのはメリットですが、
答えを1つ知りたいだけなら情報量が多すぎる
とも言えます。
通常チャットとDeep Researchを、
「どちらが上か」
で考えるより、
調べたい深さで使い分ける
方が分かりやすいと思います。
私ならこう使い分ける
今回実際に比較してみて、仕事では次のように使い分けるのが分かりやすいと感じました。
まず通常チャットで、
○○について教えてください。
と聞く。
そこで十分なら終了。
さらに、
「会社で導入する前に詳しく調べたい」
「根拠となる資料まで確認したい」
「メリットだけでなくリスクも整理したい」
となったらDeep Researchを使う。
つまり、
通常チャットで入口を確認して、必要なテーマだけDeep Researchで深掘りする
という使い方です。
最初からすべてDeep Researchで調べるより、この方が使いやすいと思います。
ChatGPTを仕事で使うなら、ほかにもいろいろ試せる
ChatGPTは調査だけでなく、
・メール作成
・議事録作成
・PDF要約
・文章修正
・Excel分析
・プロジェクト機能
・リマインダー
などにも使えます。
まず仕事での基本的な使い方を知りたい方はこちらです。
ChatGPT初心者が仕事でまず試したい10の使い方｜メール・議事録・PDFを実践
議事録作成も実際に試しています
今回のDeep Researchでは、生成AIによる議事録作成について詳しく調べました。
実際にChatGPTへ会議の文字起こしを渡して、
決定事項
担当者
期限
未決事項
などをどこまで整理できるのかも検証しています。
ChatGPTで議事録を作る方法｜決定事項・担当者・期限まで整理【プロンプト付き】
ChatGPT Plusが必要か迷っている方はこちら
今回の検証ではChatGPT Plusを使用しています。
無料版と有料版の違いや、仕事でPlusが必要なのかについても実際に比較しました。
ChatGPT無料版と有料版の違い｜仕事で使うならPlusは必要？実際に使って比較
まとめ｜Deep Researchは「答えを聞く」より「調査を任せる」感覚に近かった
今回は、
生成AIを使った社内会議と議事録作成の効率化
という同じテーマを、
通常のChatGPTとDeep Researchの両方で調べました。
通常チャットでも、
・活用方法
・期待できる効果
・導入方法
・注意点
をかなり詳しく整理できました。
一方、Deep Researchでは、
・個人情報
・情報セキュリティ
・保存やアクセス権
・KPI
・ROI
・小規模PoC
・導入判断
・参考資料や出典
まで掘り下げられ、最終的に26ページのレポートになりました。
今回使ってみて感じたのは、
通常ChatGPTは「質問して答えてもらう」
のに対して、
Deep Researchは「テーマを渡して調査を任せる」
という感覚に近いことです。
簡単な調べ物なら通常チャットで十分。
一方、
仕事で何かを導入する前に、根拠やリスクまで含めてしっかり調べたい
という場合は、Deep Researchを使う価値があると感じました。
すべての調査をDeep Researchにするのではなく、
通常チャットで概要を確認し、重要なテーマだけDeep Researchで深掘りする。
この使い分けが、仕事では一番実用的だと思います。
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